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Enregistrement W4200179488 · doi:10.1097/der.0000000000000805

The Penetration of Chromium

2021· article· en· W4200179488 sur OpenAlexvenueno aff
Kotryna Linauskienė, Jakob Dahlin, Žilvinas Ežerinskis, Marléne Isaksson, Justina Šapolaitė, Laura Malinauskienė

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPotassium dichromateChromiumPenetration (warfare)Contact allergyPotassiumNuclear chemistryMedicineRadiochemistryDermatologyChemistryContact dermatitisMetallurgyMaterials scienceInorganic chemistryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chromium (Cr) contact allergy is frequent in many industrialized countries. The knowledge of the factors that can influence percutaneous penetration is very important assessing the risk of human exposure. OBJECTIVE: The aim of the study was to compare the concentration of Cr in various skin layers using 2 different vehicles. METHODS: Full-thickness (approximately 1 mm) porcine ear skin was mounted in Franz-type diffusion cells. Duplicate potassium dichromate preparations in 0.5% petrolatum (pet) and 0.5% in aqua (aq) were applied to the donor compartment facing the epidermis for 24 hours. After the experiment, the porcine skin samples were cut with a microtome. All samples were analyzed for total Cr concentration by inductively coupled plasma sector field mass spectrometry. The limit of detection was 0.001 μg/cm3. RESULTS: Chromium was detected in both recipient phases. The distribution of Cr in the skin is similar for pet and aq preparations, but the concentration of Cr detected in the skin was almost 2 times lower for pet comparing aq preparations. CONCLUSIONS: Both vehicles were suitable for penetrating the skin. Less Cr is found in the skin when pet is used as a vehicle. Acid wipe sampling and finger immersion test results might be false-negative for Cr in occupations involving contact with Cr salts in aq solutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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